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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利用于自动驾驶汽车位姿与速度同时跟随的运动预瞄方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121157969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511704643.9，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权用于自动驾驶汽车位姿与速度同时跟随的运动预瞄方法是由管欣;高金鹏;贾鑫;李思深;管人生设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于自动驾驶汽车位姿与速度同时跟随的运动预瞄方法在说明书摘要公布了：本发明适用于自动驾驶汽车技术领域，提供了用于自动驾驶汽车位姿与速度同时跟随的运动预瞄方法，该方法将汽车行驶轨迹的曲率恒定不变的一段运动作为转向基元运动，将汽车行驶纵向加速度恒定不变的一段运动作为变速基元运动，建立基元运动模型，通过多段基元运动的接续来预测汽车的位姿和速度，设计了考虑位置偏差、方向偏差和速度偏差的目标函数，通过优化迭代设计变量获得预瞄的侧向加速度和纵向加速度，实现预测位姿在目标点处的位置和方向满足目标轨迹的要求，同时保证预测车速在目标里程处满足目标车速曲线的要求。考虑了汽车的机动能力、侧向稳定性的约束，保证了预瞄结果的可行性。

本发明授权用于自动驾驶汽车位姿与速度同时跟随的运动预瞄方法在权利要求书中公布了：1.用于自动驾驶汽车位姿与速度同时跟随的运动预瞄方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：生成目标曲线； 将目标轨迹点的坐标和各轨迹点处的目标车速映射到各个轨迹点的累计里程上；输入目标轨迹点坐标、各个目标轨迹点处的目标车速；输出目标位姿随累计里程变化的曲线以及目标车速随累计里程变化的曲线； 步骤2：跟随目标选取； 确定当前预瞄里程内需要跟随的目标，包括目标位姿和目标车速；输入目标位姿随累计里程变化的曲线以及目标车速随累计里程变化的曲线；输出当前预瞄里程内待跟随的目标曲线； 步骤3：优化变量初值求解； 求解位姿与速度同时预瞄所涉及的优化变量的初始值，包含转向运动优化变量初值求解和变速运动优化变量初值求解；输入待跟随的目标曲线；输出为优化变量的初始值，包括转向运动段数、各段转向运动的里程长度、各段转向运动的平均曲率的大小和符号、变速运动段数、各段变速运动的里程长度以及各段变速运动的平均加速度； 步骤4：位姿与速度同时预瞄； 确定汽车目标的纵向加速度和侧向加速度，保证汽车能同时满足预瞄里程处的位置、方向和速度要求；输入待跟随的目标曲线、优化变量的初始值以及汽车的运动状态，输出预瞄的纵向加速度和侧向加速度； 所述步骤4包括以下具体步骤： 步骤4.1：建立基元运动模型，将汽车行驶轨迹的曲率恒定不变的一段运动作为转向运动的基元运动，将汽车纵向加速度恒定不变的一段运动作为变速运动的基元运动，通过多段转向基元运动和变速基元运动的接续来构建预测模型；将各段转向基元运动的弧长和曲率以及各段变速基元运动的里程长度和纵向加速度作为优化方法的优化变量，各段终点处的位姿和车速作为因变量，进行迭代优化；单段基元运动的公式如下： 直线基元运动，则有： ； 左转基元运动或右转基元运动，则有： ； 式中，表示单段转向基元运动预测的汽车位姿，表示预测过程的初始位姿，表示基元运动模型单段转向运动的曲率，表示基元运动模型单段转向运动的圆弧长度； 对于变速基元运动，公式如下： ； 式中，表示基元运动模型单段变速基元运动预测的车速，表示预测过程的初始车速，表示基元运动模型单段变速运动的纵向加速度，表示基元运动模型单段变速运动的里程长度； 通过单段基元运动的接续得到预测曲线，其在终点处的位姿和车速是关于初始位姿、初始车速、初始里程、转向运动段数、转向运动各段的曲率和弧长、变速运动段数、变速运动各段的纵向加速度和里程长度的函数，表达式如下： ； 式中，表示终点处的累计里程，表示终点处的位姿，表示终点处的车速，表示预测过程的初始里程，表示基元运动模型第1段单段转向运动的曲率，表示基元运动模型第1段单段转向运动的圆弧长度，表示基元运动模型第1段单段变速运动的纵向加速度，表示基元运动模型第1段单段变速运动的里程长度，表示基元运动模型第2段单段运动的曲率，表示基元运动模型第2段单段运动的圆弧长度，表示基元运动模型第2段单段变速运动的纵向加速度，表示基元运动模型第2段单段变速运动的里程长度，表示基元运动模型第段单段运动的曲率，表示基元运动模型第段单段运动的圆弧长度，表示基元运动模型第段单段变速运动的纵向加速度，表示基元运动模型第段单段变速运动的里程长度； 步骤4.2：建立跟随评价函数，同时跟随目标位姿曲线和目标车速曲线，将预测轨迹与目标轨迹的位置偏差和方向偏差进行归一化，将预测车速与目标车速的偏差进行归一化，将归一化结果的平方和作为目标函数，通过优化算法求出使得目标函数最小的解； 将预测位姿曲线和车速曲线离散为若干个点，求这些点到目标轨迹的投影距离和投影点处的航向角，将投影距离作为预测轨迹与目标轨迹的位置偏差，将投影点处的航向角与预测轨迹点的航向角的偏差作为方向偏差，将预测车速曲线的离散点到目标车速曲线的投影距离作为预测车速曲线与目标车速曲线的速度偏差，得到目标函数公式如下： ； 式中，表示取最小值的目标函数，表示预测位姿曲线和车速曲线上离散点的个数，表示位置偏差归一化系数，表示第个位置偏差，表示方向偏差归一化系数，表示第个方向偏差，表示速度偏差归一化系数，表示第个速度偏差； 步骤4.3：确定位姿与速度约束，考虑汽车机动能力的约束，预瞄轨迹的曲率应满足汽车的最小转弯半径的约束，预瞄的纵向加速度应不超过汽车最大的加速度和制动减速度；考虑汽车侧向稳定性的要求，预瞄的侧向加速度应小于汽车失稳的侧向加速度；考虑预测曲线在终点处的位姿和车速跟随要求，预测轨迹与目标轨迹在终点处的位置偏差和方向偏差应足够小，预测车速曲线与目标车速曲线在终点处的速度偏差应足够小，公式如下： ； 式中，表示汽车的最小转弯半径，表示基元运动模型单段转向运动的侧向加速度，表示汽车可达到的最大侧向加速度，表示基元运动模型单段变速运动的纵向加速度，表示汽车可达到的最大制动减速度，表示汽车可达到的最大加速度，表示在终点处预测轨迹与目标轨迹的位置偏差，表示终点处的位置偏差阈值，表示在终点处预测轨迹与目标轨迹的方向偏差，表示终点处的方向偏差阈值，表示在终点处预测车速曲线与目标车速曲线的速度偏差，表示终点处的速度偏差阈值； 步骤4.4：选择优化算法进行求解，在约束条件范围内，迭代优化设计变量，求解目标函数取最小值时的一组设计变量；使用SQP序列二次规划方法进行求解，将设计变量中的基元运动模型第一段转向运动的预瞄曲率与车速的平方相乘，得到汽车的预瞄侧向加速度，将设计变量中的基元运动模型第一段变速运动的纵向加速度作为汽车的预瞄纵向加速度，预瞄结果公式如下： ； 式中，表示预瞄侧向加速度，表示预瞄纵向加速度，表示基元运动模型第1段单段变速运动的纵向加速度。

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